本文將介紹基于米爾電子MYD-LR3576開發(fā)板（米爾基于瑞芯微 RK3576開發(fā)板）的人臉疲勞檢測方案測試。

米爾基于RK3576核心板/開發(fā)板

【前言】

人臉疲勞檢測：一種通過分析人臉特征來判斷一個人是否處于疲勞狀態(tài)的技術(shù)。其原理主要基于計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。當(dāng)人疲勞時，面部會出現(xiàn)一些特征變化，如眼睛閉合程度增加、眨眼頻率變慢、打哈欠、頭部姿態(tài)改變等。

例如，通過檢測眼睛的狀態(tài)來判斷疲勞程度是一個關(guān)鍵部分。正常情況下，人的眨眼頻率相對穩(wěn)定，而當(dāng)疲勞時，眨眼頻率會降低，并且每次眨眼時眼睛閉合的時間可能會延長。同時，頭部可能會不自覺地下垂或者搖晃，這些特征都可以作為疲勞檢測的依據(jù)。米爾MYC-LR3576采用8核CPU+搭載6 TOPS的NPU加速器，3D GPU，能夠非常輕松的實現(xiàn)這個功能，下面就如何實現(xiàn)這一功能分享如下：

【硬件】

1、米爾MYC-LR3576開發(fā)板
2、USB攝像頭

【軟件】

1、v4l2

2、openCV
3、dlib庫：dlib 是一個現(xiàn)代化的 C++ 工具包，它包含了許多用于機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、數(shù)值計算等多種任務(wù)的算法和工具。它的設(shè)計目標(biāo)是提供高性能、易于使用的庫，并且在開源社區(qū)中被廣泛應(yīng)用。

【實現(xiàn)步驟】

1、安裝python-opencv
2、安裝dlib庫
3、安裝v4l2庫

【代碼實現(xiàn)】

1、引入cv2、dlib以及線程等：

import cv2import dlibimport numpy as npimport timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threading

2、初始化dlib的面部檢測器和特征點預(yù)測器

detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

3、定義計算眼睛縱橫比的函數(shù)

def eye_aspect_ratio(eye):    A = np.linalg.norm(np.array(eye[1]) - np.array(eye[5]))    B = np.linalg.norm(np.array(eye[2]) - np.array(eye[4]))    C = np.linalg.norm(np.array(eye[0]) - np.array(eye[3]))    ear = (A + B) / (2.0 * C)    return ear

4、定義計算頭部姿勢的函數(shù)

5、定義眼睛縱橫比閾值和連續(xù)幀數(shù)閾值

6、打開攝像頭
我們先使用v4l2-ctl --list-devices來例出接在開發(fā)板上的列表信息：

7、創(chuàng)建多線程處理函數(shù)，實現(xiàn)采集與分析分離：

8、創(chuàng)建圖像顯示線程：

備注：由于篇幅有限，具體代碼，請查看https://mp.weixin.qq.com/s/vnIXf6qOgzZHqhBUrjnAnw

實現(xiàn)效果：

根據(jù)檢測的結(jié)果，我們就可以來實現(xiàn)疲勞提醒等等的功能。

整體代碼如下：

# 釋放攝像頭并關(guān)閉所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()

【總結(jié)】

【米爾MYC-LR3576核心板及開發(fā)板】

這塊開發(fā)板性能強(qiáng)大，能輕松實現(xiàn)對人臉的疲勞檢測，通過計算結(jié)果后進(jìn)入非常多的工業(yè)、人工智能等等的實用功能。